1.1 AIGC崛起：通往AGI之路

對于AGI，OpenAI官網這樣說：

OpenAI的使命是確保通用人工智能——我們指的是在大多數具有經濟價值的工作中超越人類的高效自主系統——造福全人類。我們將嘗試直接構建安全有益的AGI，但如果我們的工作幫助他人達到了這一成果，我們也會認為該使命得以實現。

也就是說，AGI被OpenAI視為發展的目標。

AGI代表著人們對AI的基本想象。然而，正如上述提到的Siri一樣，任何技術的發展都需要經歷循序漸進的過程。通過不斷改進和優化，技術才能走向成熟并最終成為現實。在iPhone問世之前，諾基亞的手機也被稱為“智能手機”，其搭載的移動應用實現了早期的移動場景功能。然而，從今天的視角來看，由于缺乏更高效的通信網絡，這些設備運行起來顯得緩慢且笨重。但正如我們所理解的那樣，只要技術發展的方向是正確的，其實現就只是時間問題。

談及AIGC技術時，我們經常會關聯到另一個重要名詞——LLM（大型語言模型）。IBM官網對LLM的定義如下：

LLM是一類基礎模型，它們經過大量數據訓練，以提供多個用例和應用程序以及完成大量任務所需的基礎功能。這與為每個用例單獨構建和訓練領域專用模型的想法形成鮮明對比，后者在許多方面（最重要的是成本和基礎架構）令人望而卻步，會抑制協同作用，甚至可能導致性能下降。

學習AIGC相關知識的過程中，還會涉及其他技術名詞，其中以NLP、Transformer、GPT這幾個概念較為常見。

在人工智能技術發展的道路上，NLP（自然語言處理）領域的發展至為關鍵。在這一領域中，語言模型是一種重要的預訓練模型，通過對大量源數據的學習、理解，生成新的數據內容。Transformer則是由深度學習技術發展而來的模型架構。隨著數據規模的增大，LLM應運而生，而Transformer被廣泛運用于LLM中，發展出基于這一架構的GPT等模型。正如同前面所述，在通往AGI的道路上，技術實現并非一蹴而就，而是循序漸進的，逐步實現普及新技術的目標。

數據化、數字化、智能化的演進，標志著網絡技術逐步邁入深度變革的關鍵階段。尤其是在數字化進程之后，網絡世界中的數據得以高效連接，這種深度連接不僅增強了數據的流動性與價值挖掘能力，更為大模型技術的發展提供了充足且優質的基礎原料。